Giải pháp nâng cao chất lượng định vị nguồn âm sử dụng nguyên lý TDOA trong môi trường có vận tốc âm thanh thay đổi

Sự phát triển và khả năng ứng dụng của các kỹ thuật định vị nguồn âm

Một số ứng dụng đã được nghiên cứu phát triển nhằm định vị nguồn ô nhiễm tiếng ồn dựa trên nguyên lý TDOA, điển hình là hệ thống SoundCompass trên hình 1.1, sử dụng 52 cảm biến âm thanh vi cơ điện tử (MEMS - Micro Electro Mechanical Systems) đặt trên một đĩa tròn để định vị nguồn phát cũng như xác định cường độ âm thanh qua đó phát hiện nguồn ô nhiễm tiếng ồn [60]. Ở Việt Nam ứng dụng phát hiện hỏa lực cũng đã được nghiên cứu và đạt được một số thành tựu đáng kể, trong đó tập trung vào việc thu nhận và phân tích sóng âm của tiếng nổ đầu nòng, từ đó phân tích, xác định vị trí của hỏa lực bắn tỉa trong không gian, kết hợp với hệ thống camera để chỉ thị vị trí của hỏa lực trên hình ảnh và bản đồ số [1].

Mô hình hệ thống định vị nguồn âm sử dụng nguyên lý TDOA 1. Phân loại các kỹ thuật định vị nguồn âm

Trên hình 1.7 trình bày các phương pháp định vị nguồn âm thanh chính, trong đó có 3 phương pháp định vị nguồn âm thanh dựa trên đặc tính thời gian, bao gồm phương pháp thời gian đến (Time of Arrival -ToA), phương pháp sai lệch thời gian đến (Time Difference of Arrival - TDOA), và phương pháp định hướng phản hồi năng lượng (Steered Response Power - SRP) [21]. Đáp ứng xung của kênh âm thanh thường rất dài, tuy nhiên các bộ lọc đáp ứng xung hữu hạn (FIR - Finite Impulse Respone) thường được sử dụng để mô hình hóa kênh âm thanh thay vì bộ lọc đáp ứng xung vô hạn (IIR - Infinite Impulse Respone), do đặc tính của bộ lọc FIR được kiểm soát và độ dài các hệ số lọc được giới hạn.

Một số kết quả nghiên cứu về định vị nguồn âm sử dụng nguyên lý TDOA hiện nay

Như đã nói, vị trí của các cảm biến trong không gian là yếu tố khách quan, phụ thuộc vào kết cấu và tính chính xác về hướng của hệ thống cơ khí, tuy nhiên đây cũng là một yếu tố không thể bỏ qua, cần phải được quan tâm tinh chỉnh trong quá trình xây dựng hệ thống định vị nguồn âm thanh. Một phương pháp ước tính khác để xác định vị trí nguồn âm dựa trên giá trị bình phương trung bình nhỏ nhất (Least Squares Estimator - LSE) [56] [4], ưu điểm của phương pháp này là không đưa ra các giả định về xác suất của dữ liệu đo lường được, do đó phù hợp với các hệ thống mà đặc tính thống kê của dữ liệu là khó xác định.

Xây dựng bài toán nâng cao chất lượng định vị nguồn âm sử dụng nguyên lý TDOA

Độ nhạy tín hiệu cao đạt mức −42dBV , đáp ứng tần số rộng từ 60Hz đến 15KHz, cụng suất tiờu thụ nguồn nhỏ hơn 250àA, kớch thước nhỏ gọn dễ tích hợp, có sẵn bộ khuếch đại tạp âm thấp trong cảm biến giúp cho quá trình thu nhận và xử lý tín hiệu trở nên dễ dàng. Có thể nhận thấy ảnh hưởng của tạp âm lờn tớn hiệu tại cỏc cự ly khỏc nhau là rất rừ ràng, tại cự ly nhỏ hơn 200m hỡnh ảnh tớn hiệu là tương đối rừ ràng và phõn biệt với nền, mức độ năng lượng tương ứng với tần số õm thanh cú thể nhận thấy tương đối rừ.

Đề xuất giải pháp phát hiện sự kiện âm thanh 1. Một số giải pháp phát hiện sự kiện âm thanh

Từ các kết quả trên, có thể nhận thấy khả năng phát hiện sự kiện âm thanh của bộ lọc tương quan là tương đối hiệu quả, bộ lọc tương quan không những có khả năng phát hiện đúng sự kiện âm thanh mà còn có khả năng lọc các âm thanh không cần định vị, qua đó giảm tỉ lệ phát hiện nhầm. Bên cạch đó kỹ thuật phân tích âm thanh thành phần độc lập (ICA-Independent Component Analysys) cũng được đề xuất như một phương pháp tiền xử lý có khả năng tận dụng khả năng thu đa kênh của hệ thống, và làm tăng hiệu quả của giải pháp phát hiện sự kiện âm thanh sử dụng lọc tương quan. Hệ số tương quan ở cự ly 500m sử dụng bộ lọc thông dải Mặt khác việc sử dụng BPF chưa tận dụng được lợi thế tín hiệu được thu trên nhiều cảm biến đồng thời, tạo nên một bộ tín hiệu phân tập theo không gian, lợi thế đó có thể được tận dụng bằng cách sử dụng bộ phân tích thành phần độc lập.

Qua các kết quả trên, có thể kết luận, khi sử dụng bộ phân tích âm thành phần độc lập kết hợp với bộ lọc tương quan, giá trị rMAX > 0.5, điều này cho phép lựa chọn giá trị ngưỡng rng lớn, làm tăng tính chính xác và độ tin cậy trong việc phát hiện sự kiện âm thanh, ngay cả trong trường hợp cự ly định vị xa khiến SNR nhỏ.

Đề xuất giải pháp nâng cao độ chính xác ước tính khác biệt thời gian đến

Việc sử dụng phương pháp GCC-PHAT trong đó loại bỏ hết hoàn toàn thành phần biên độ và chỉ giữ lại pha trong quá trình tính toán bằng cách sử dụng hàm trọng số trong miền tần số theo công thức (2.23), đặc biệt trong trường hợp tín hiệu có dải rộng, trong đó tạp âm mạnh chiếu ưu thế trong phần lớn băng tần của tín hiệu, khiến hiệu suất của phương pháp GCC-PHAT suy giảm [32]. Mặt khác, với việc xây dựng công cụ phát hiện sự kiện âm thanh dựa trên hệ số tương quan, kết hợp với việc sử dụng hệ số tương quan đó để xây dựng hệ số chuẩn hóa công suất β, hai giải pháp nâng cao chất lượng phát hiện sự kiện âm thanh và ước lượng thời gian đến có thể được xây dựng thành một chỉnh thể thống nhất giúp đơn giản hóa quá trình tính toán, đẩy nhanh tốc độ xử lý của hệ thống định vị nguồn âm.

Các yếu tố ảnh hưởng đến vận tốc lan truyền âm thanh trong không khí

Với giải pháp giải bài toán định vị nguồn âm trên, một mô hình định vị nguồn âm sử dụng nhiều cụm cảm biến cùng các khuyến cáo, khuyến nghị trong quá trình xây dựng hệ thống định vị nguồn âm được đề xuất. Vận tốc âm thanh là một thành phần quan trọng trong hệ phương trình (1.8), việc vận tốc âm thanh có thể bị thay đổi tùy theo các yếu tố môi trường có thể khiến cho độ chính xác định vị nguồn âm bị suy giảm.

Đề xuất phương pháp giải bài toán định vị nguồn âm với vận tốc âm thanh là biến số

Để đánh giá ảnh hưởng của vận tốc âm thanh v đến độ chính xác định vị, tiến hành mô phỏng với giả thiết tại thời điểm xảy ra sự kiện âm thanh vận tốc âm thanh truyền trong không khí v = 347m/s, tương ứng với nhiệt độ môi trường T = 250C, mặt khác trong quá trình tính toán do không xác định được chính xác vận tốc âm thanh tại thời điển xảy ra sự kiện âm thanh, vận tốc âm thanh được đưa vào tính toán sẽ thay đổi trong khoảng 331 ÷ 361m/s, bước. Tuy nhiên với cách giải bài toán định vị bằng phương pháp chia nhỏ không gian định vị có một số nhược điểm như: cần biết trước giới hạn không gian mà nguồn âm xuất hiện, số lượng phép tính khá lớn (nếu chọn độ chia δd nhỏ) đòi hỏi năng lực tính toán của hệ thống tăng lên.

Định vị nguồn âm sử dụng nhiều cụm cảm biến

Do sai số trong quá trình ước tính vị trí nguồn âm của các cụm cảm biến, việc các đường thẳng cắt nhau trong không gian rất khó xảy ra, phần lớn trong các trường hợp các đường thẳng đó sẽ chéo nhau. Tiến hành mô phỏng đánh giá sai số định vị của hệ thống định vị nguồn âm sử dụng mô hình 3.5, trong đó vị trí nguồn âm tính toán được dựa trên thông tin đến từ 2 và 4 cụm cảm biến đặt cách nhau khoảng cách 50m.

Tổng hợp mô hình hệ thống định vị nguồn âm

Ngoài ra giá trị rng còn phụ thuộc vào tính đặc trưng của âm thanh cần định vị, do đó đối với mỗi hệ thống nhất định cần những phân tích và thử nghiệm trực tiếp nhằm tìm được hệ số rng tối ưu, trong hệ thống định vị tiếng nổ đầu nòng của súng AK47, giá trị rng = 0.5 cho thấy tính hiệu quả trong việc phát hiện và không bỏ sót sự kiện âm thanh. Số lượng cụm cảm biến của hệ thống định vị nguồn âm cũng phải được xác định một cách phù hợp, số lượng càng lớn thuật toán định vị sẽ càng chính xác, tuy nhiên việc tăng số lượng cụm cảm biến làm tính phức tạp của hệ thống tăng lên, mặt khác khiến quá trình đồng bộ dữ liệu và vị trí của các cụm cảm biến với nhau trở nên phức tạp.